package org.basis.algorithm.tree;

import org.basis.algorithm.tree.common.TreeNode;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Stack;

/**
 * 查找后继节点
 * 在二叉树中找到一个节点的后继节点
 * KMP算法扩展题目二
 * 【题目】 现在有一种新的二叉树节点类型如下:
 * public class Node {
 * public int value;
 * public Node left;
 * public Node right;
 * public Node parent;
 * public Node(int val) {
 * value = val; }
 * }
 * 该结构比普通二叉树节点结构多了一个指向父节点的parent指针。 假设有一棵Node类型的节点组成的二叉树，树中每个节点的parent指针都正确地指向自己的父节点，头节 点的parent指向null。
 * 只给一个在二叉树中的某个节点node，请实现返回node的后继节点的函数。 在二叉树的中序遍历的序列中， node的下一个节点叫作node的后继节点。
 *
 * @author Mr_wenpan@163.com 2021/12/21 17:10
 */
public class FindSuccessorNode {

    public static void main(String[] args) {

    }

    /**
     * 后继节点就是中序遍历后某个节点的后面那个节点
     * 最容易想到的就是将树遍历一遍，将中序遍历结果放入到一个容器中，查找某个节点的后继节点的时候直接从容器中查找这个节点的后一个节点即可，时间复杂度O(N)
     */
    public static TreeNode<Integer> find(TreeNode<Integer> node) {

        if (node == null) {
            return null;
        }

        LinkedList<TreeNode<Integer>> queue = new LinkedList<>();
        Stack<TreeNode<Integer>> stack = new Stack<>();
        TreeNode<Integer> cur = node;

        while (cur != null || !stack.isEmpty()) {
            if (cur == null) {
                // 弹出一个节点并且对该节点的右孩子也用左边界分解
                TreeNode<Integer> pop = stack.pop();
                queue.add(pop);
                cur = pop.right;
                continue;
            }
            stack.push(cur);
            cur = cur.left;
        }

        // 此时树的节点在queue中按中序算法排放
        TreeNode<Integer>[] arr = new TreeNode[queue.size()];
        for (int i = 0; i < queue.size(); i++) {
            arr[i] = queue.poll();
        }

        // 遍历数据查询节点的后继节点
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            if (node == arr[i]) {
                // 返回后继节点
                return arr[i + 1];
            }
        }

        return null;
    }

    /**
     * 仔细观察中序遍历不难发现：
     * ①、如果该节点有右孩子，那么他的后继节点就是他的右孩子的左子树一直往左找
     * ②、如果该节点没有右孩子，那么他的后继节点就是一直往上找他的父节点，直到某个父节点为他的父节点的左孩子，
     * 然后返回该左孩子的父节点，这个节点就是他的后继节点
     * 时间复杂度O(logN)，主要是考察对于中序遍历的理解以及算法规则总结
     */
    public static Node find2(Node node) {
        if (node == null) {
            return null;
        }

        // 查找右孩子的左子树
        if (node.right != null) {
            return findLeftMost(node.right);
        } else {
            Node parent = node.parent;
            // 一直往上找他的父节点，直到为左孩子或空为止
            while (parent != null && parent.left != node) {
                node = parent;
                parent = node.parent;
            }
            return parent;
        }

    }

    public static Node findLeftMost(Node node) {
        if (node.left == null) {
            return node;
        }
        // 一直往左边窜
        while (node.left != null) {
            node = node.left;
        }
        return node;
    }

    static class Node {
        public int value;
        public Node left;
        public Node right;
        public Node parent;

        public Node(int val) {
            value = val;
        }
    }

}
